Im Februar 2023 stellte ein Team von Forschern der University of Chicago unter der Leitung von Professor Ben Zhao Glaze vor—ein kostenloses Softwaretool, das maschinelles Lernen einsetzt, um die Pixel von hochgeladenen Kunstwerken subtil zu verändern. Diese Modifikationen beeinflussen, wie KI-Kunstgeneratoren den Stil eines Kunstwerks wahrnehmen, ohne dessen Aussehen für menschliche Betrachter zu verändern. So könnte eine handgezeichnete Illustration von einer KI als Aquarell oder CGI-Kunst interpretiert werden.
Das Hauptziel von Glaze war es, Künstler bei der Bekämpfung von KI-Modellen zu unterstützen, die ihren künstlerischen Stil nachahmen, während ihr ursprüngliches Werk intakt bleibt. Laut der Forschungsarbeit von Shawn Shan, Jenna Cryan, Emily Wenger, Haitao Zheng, Rana Hanocka und Ben Y. Zhao zielt das Tool darauf ab, Künstler vor dem Verlust von Aufträgen und Rufschädigung zu schützen, indem es betont, dass ihr Stil wesentlich zu ihrer Identität gehört. Die unbefugte Nutzung ihrer einzigartigen Stile wird mit Identitätsdiebstahl verglichen.
Künstler können ein Bild erstellen, Glaze anwenden und die veränderte Version online hochladen, wodurch sichergestellt wird, dass KI-Modelle nicht einfach auf ihre Arbeiten trainiert werden können. Das bearbeitete Kunstwerk sieht für menschliche Betrachter ähnlich wie das Original aus, ist aber für eine KI grundlegend unterschiedlich. Während Glaze effektiv ist, erweist sich das Tool am vorteilhaftesten für Kunstwerke, die nicht zuvor von KI erfasst wurden.
Bis März 2024 hatte Glaze über 2,3 Millionen Downloads verzeichnet und erlangte Aufmerksamkeit für das Open-Source-Nachfolgetool Nightshade, das darauf abzielt, KI-Modelle, die ohne Zustimmung auf den Kreationen von Künstlern basieren, zu „vergiften“.
Ein Jahr später kündigte das Glaze-Projektteam Glaze 2 an, das für eine schnellere Nutzung und besseren Schutz gegen fortgeschrittene KI-Modelle wie Stable Diffusion XL, einen Open-Source-Text-zu-Bild-Generator, entwickelt wurde, der auf bestimmte Künstler abgestimmt werden kann.
Verbesserungen in Glaze 2
Das ursprüngliche Glaze-Tool benötigte im Durchschnitt 1,2 Minuten auf einer Titan RTX GPU und 7,3 Minuten auf einer Intel i7 CPU zur Verarbeitung eines einzelnen Kunstwerks. Trotz seiner Effektivität—mit über 92 % Erfolg bei der Verhinderung von Stilnachahmung—bietet Glaze 2 signifikante Geschwindigkeitsverbesserungen, wobei die Verarbeitungszeiten je nach Hardware des Nutzers um 50 % bis 500 % erhöht wurden. Beispielsweise haben sich einige ältere GPUs von 4 Minuten auf 2 Minuten pro Bild verbessert, während Mac-Nutzer mit M1-M3-Prozessoren sogar eine Steigerung um das 5-Fache erleben können.
Glaze 2 bietet zudem einen stärkeren Schutz gegen Modelle wie SDXL, insbesondere für Kunststile mit glatter Oberfläche wie Anime und Cartoons. Zhao bemerkte in einer aktuellen E-Mail, dass Glaze 2 disruptivere Artefakte erzeugt, die es für KI schwieriger machen, das geschützte Werk zu replizieren.
Auf die Frage nach dem Schutz vor Stilnachahmung durch andere KI-Generatoren wie OpenAIs DALL-E 3 oder Midjourney betonte Zhao, dass Glazes Hauptfokus auf Stable Diffusion liegt, da es sich um das vorherrschende Modell handelt, das von Nutzern zur Nachahmung der Stile von Künstlern verwendet wird.
Zukünftige Entwicklungen
Das Glaze-Projekt der University of Chicago ist voll auf die neue Version investiert, wobei Zhao bestätigte, dass Glaze 1 nicht mehr zum Download verfügbar sein wird. „Glaze 2 ist ein direkter Ersatz, der in jedem Aspekt besser als Glaze 1 sein sollte“, erklärte er.
Zusätzlich untersucht das Team, Glaze-ähnlichen Schutz auf Videoformate auszuweiten, was auf ihrem X-Account angekündigt wurde. Sie führen Benutzerstudien durch, um herauszufinden, wie gut KI Videobilder replizieren kann und wie effektiv die neue Version von Glaze diese Nachahmung stören kann.
Wenn Glaze 2 so gut funktioniert wie seine Vorgänger, ist es eine wertvolle Ressource für Künstler, die ihre Werke vor unbefugtem KI-Scraping schützen möchten.
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